⑴ 在机器学习科学计算领域，有哪些工具能让python和matlab一样好用
千言万语汇成一句话: 安装Anaconda!
Anaconda非常适合做研究.Pycharm适合做开发回,而不是研究.
为什么说Anaconda好呢?
1 自带了很多适答合搞科学研究的库,比如numpy, scipy, pandas, matplotlib, sympy, sklearn等.
2 里面的spyder的界面非常像matlab的界面, 还支持单步调试.编辑器像matlab那样，可以创建cell（使用#%%，与matlab类似），方便查看与调试。
3 里面的ipython notebook, 非常适合交互和展示成果.
⑵ 有哪些简单易懂的用到机器学习算法的matlab代码
MATLAB有machine learning的webinar,你可以尝试入门。 书籍的话,你在亚马逊上搜索:MATLAB for Machine Learning
⑶ matlab如何进行机器学习把全书分词
matlab怎么修改机器学习中的标签想要修改方向，可以使用标签中的Rotation选项，后面跟旋转的角度，具内体使用可以参考容下面的程序： A=[40.2,45.8,43.5,47.3,44.9,42.7,46.1,46.1,49.6,45.9,44.9,45.3] plot(A) xlabel('xLabel','Rotation',90); ylabel('yLabel','Rotation',45); title('title','Rotation',90);
⑷ 在机器学习科学计算领域,有哪些工具能让python和matlab一样好用
Pycharm相比Spyder的优点是：
1 调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。
2 Pycharm的“Reformat code”功能我特别喜欢，可以自动将你的代码排版规范，比如=两边各空一格，函数结尾空两行等等，不止能作用于一个文件，而且能一次性作用于整个项目！
Pycharm的缺点：
1 最新版本虽然支持了ipython，但功能体验比较差，1，反应比较慢 2 tab键经常不能弹出对象的属性与方法。
2 没有workspace。
所以，我的建议是结合使用这两个工具，基本上能达到MATLAB的使用体验。
2016年3月14日的补充
经过一段时间使用，也发现了Anaconda的缺点。特别是spyder。
1 在workspace里，对数据量偏大一点的变量进行查看，容易卡死，而MATLAB不会。
2 再workspace里，浮点数只显示小数点后三位，我经常要手工修改为显示为小数点后6位，不知道怎么修改默认设置。
3 断点调试明显没有MATLAB方便。
4 没有MATLAB那样方便的Profiler,用于发现代码运算瓶颈，而Spyder没有。
还有其他的，就不一一列举了，总之，在IDE上，Spyder相比MATLAB差远了，但我用Python，仍然会用Spyder，因为目前没有更好的替代品。
原答案：
千言万语汇成一句话: 安装Anaconda!
Anaconda非常适合做研究.Pycharm适合做开发,而不是研究.
为什么说Anaconda好呢?
1 自带了很多适合搞科学研究的库,比如numpy, scipy, pandas, matplotlib, sympy, sklearn等.
2 里面的spyder的界面非常像matlab的界面, 还支持单步调试.编辑器像matlab那样，可以创建cell（使用#%%，与matlab类似），方便查看与调试。
3 里面的ipython notebook, 非常适合交互和展示成果.
⑸ 机器学习工具箱什么时候添加进matlab
numpy,
scipy,
pandas,
matplotlib。来
scikit-learn
前4个库装完就可以吊打MATLAB基础功自能了。
至于MATLAB里的工具箱，则需要额外找python的库进行扩充。
最后一个安装好，则除深度学习之外的机器学习都搞定了
⑹ 有哪些简单易懂的用到机器学习算法的matlab代码
说实话自我对matlab的了解也主要基于一些基本的内容。matlab应用很广，所以我们只需能用一部分，满足我们的需要就可以了。
其实不管什么语言，最重要是编程习惯，这样学会一种后，接触其他的语言也能快速上手。由于我大学的时候C语言基础还算可以，虽然语法忘了，但是编程习惯没忘，一般也很难忘，所以看到问题，能写出流程图，程序按照流程图一步步来就不是问题了。等到后期熟练之后，流程图在心目中就有，程序自然也就不难了。
matlab是科学计算语言，它的函数库非常丰富，对我们程序的简化有很大帮助，所以你在了解基础后，只有多自己练习才能熟练，光看其他人的程序帮助不大。
在有时间的时候，建议多去matlab中文论坛等逛逛，兴趣是最好的学习帮手。别人遇到问题，你自己试着解下，你自己也能学到东西。那时我可以为了一问题晚上睡觉都会想很久。要是能想出来，自己会非常高兴。
这三点只是我自己的一点点小经验，希望能帮到你。
最后给你一点小建议，不管学习什么，一点别气馁，坚持下去，你肯定能掌握的。
⑺ 如何用matlab实现机器学习
Classification有一本复配套的制Matlab Manual，你可以看看，用的是他们做的工具包。
MATLAB有machine learning的webinar，你可以尝试入门。
书籍的话，你在亚马逊上搜索：MATLAB for Machine Learning
⑻ 想用MATLAB做有关机器学习的算法研究，看什么书好
MATLAB有machine learning的webinar,你可以尝试入门。
书籍的话,你在亚马逊上搜索:MATLAB for Machine Learning
⑼ 求机器学习咋入门，求快速入门机器学习matlab编程的经验
knn分类器还是很容易写的吧。自己写一个咯。。至于老师让你做这个分类器干专嘛？你是要跑多大的数据？数据小属的话就用传统的方法了。数据大了像kd树这样的构造。就是觉得楼主问的很奇怪。。
还有就是入门的话个人觉得斯坦福大学andrew ng大牛的machine learning 很好。。。